最近他来找我们做电商咨询由于网站流量低产品优质导致大量废弃购物篮。作为标准我们建议尝试重新获得这些购物篮即使进行再营销但同样这只是一种预感因为我们不知道为什么人们实际上不购买。 中的数字向我们表明存在问题但只有定性分析才能让我们准确验证发生了什么。由于这些产品都是优质产品大多数人在第一次访问时并没有购买这是完全正常的在这个定。因此顾客会将产品添加到购物车然后离开商店并在几天内返回。该产品仍在购物车中并计入另一次放弃销售。更重要的是客户可以将该产品从购物车中扔出然后再次添加相同的产品。对用户记录的分析使我们能够验证他们的行为同时也能发现 配置中的错误并推荐解决方案。
另一个例子是一位培训行业的客户
他的培训销售活动在着陆页上获得了大量流量用户将该服务添加到购物篮中但最终没有购买。该顾客最初试图通过向放弃此购物篮的人进行再营销来挽救局面但无济于事。他的行动完全基于谷 克罗地亚电话号码列表 歌分析的数据。转化率一直处于极低的水平。我们做了什么？我们分析了定性数据观看了录音从而找到了问题的原因。原来落地页上的课程价格和购物篮里的课程价格并不一样。用户在网站上看到该课程的价格为 将其添加到购物车后价格为 所以他有一种被骗的感觉真的？通过定性分析我们再次能够了解人们放弃购物车的原因。 当我们发现在线商店中的人们在商店的搜索引擎中输入单词 时也会出现有趣的情况。你没看错人们在寻找厕所不是盥洗室是厕所。尽管最近在冠状病毒时代和我们制造的物资中受到的打击可能是谷歌询问卫生纸是否可以冷冻。
数据分析 这就是为什么不仅
要分析来自 的定量数据还要分析定性数据如此重要因为后者可以让我们全面了解情况并增加了解屏幕另一边的人的机会。分析使我们能够捕捉用户旅程每个阶段的关键时刻从而我们可以重建我们的销售渠道沟通和更好的个性化活动。 对于我们来说定性数据的分析就像一座金矿这就是我们多年来一直使用 工具的原因 一款用于分析用户行为和体验的应 EL 线索 用程序它使我们能够验证 数据中的假设并将有关用户的知识转化为具体的业务决策。我们能够持续调整客户的业务以适应不断变化的条件用户行为和习惯。 为您提供了多种可能性热图访问和记录的实时视图您可以轻松分析人们如何购买您的产品或他们如何阅读您的博客内容。瀑布式让你可以分析每一个动作点击滚动填写表格或者最后是离开或辞职的原因。您可以预览转化渠道可以详细跟踪整个购买流程而所有这一切都需要您最少的参与。
